一种离散变结构组合控制策略在 UUV 舵机系统中的应用

对离散变结构控制理论中的离散趋近律方法进行研究,提出一种新的可期待原点稳定性的趋近律—离散变速趋近律,其特点是与系统状态范数成正比,并能够产生扇形切换区。以变速趋近律和传统趋近律为基础,形成一种具有良好性能的组合控制策略。将该组合控制策略应用于UUV舵机系统的无刷直流伺服电机的控制,仿真结果表明,无论是否存在外部扰动的影响,所设计的控制器对给定位置信号都具有很强的跟踪能力。     

基于人工智能的兵棋推演作战分析研究与设计

20世纪,随着计算机的出现,使得繁琐、严格的兵棋规则可以在计算机中处理,冯·莱斯威茨父子发明的兵棋迎来了新的春天。论文首先从战斗力度量、战斗结果裁判两方面详细分析了兵棋推演与其它战争分析方法的联系,并总结了兵棋推演应用于战争分析的实践意义。接着以兵棋推演为基础,介绍了相关的对策论、有信息的对抗搜索和局部优化搜索等人工智能技术。最后以一个战术想定为背景,详细阐述了设计兵棋系统时应用人工智能需要解决的数字化、博弈树生成和局面评估等问题。     

郑州市下穿中州大道超大断面矩形隧道顶管姿态控制技术

郑州市下穿中州大道矩形顶管隧道工程具有断面超大、覆土浅、4条隧道平行布置、净间距小等特点。为有效控制顶管掘进姿态,全方位介绍了顶管姿态控制、纠偏措施,并对铰接纠偏、双螺旋机出土、六刀盘操控、注浆纠偏、小间距推进控制等关键控制技术进行了详细阐述。实践表明,超大断面矩形顶管在浅覆土、小间距、多次扰动的情况下,采取铰接纠偏、双螺旋机出土、六刀盘操控、注浆纠偏等技术可有效控制顶管姿态。     

集装箱班轮公司航次运力销售过程优化模型

基于种群演变和共生理论,采用Cobb-Douglas生产函数描述航运市场整体需求,从顾客的购买行为出发,以收益最大作为集装箱班轮公司的经营目标,以基于时间序列的运力与运价作为决策变量,构建了集装箱班轮公司航次运力销售过程优化模型。运用Taylor公式与最小二乘法等代数变换手段将非线性规划问题转化为线性规划问题,对关键参数进行了标定与敏感性分析,并利用MATLAB软件进行仿真验证。仿真结果表明:当单个集装箱班轮公司的运力为104 TEU时,采用常规的销售策略,集装箱班轮公司可售出的运力为7 534~9 966TEU,获得收益为1 233 158~12 915 936USD,采用提出的优化模型,可售出的运力为9 915TEU,获得收益为15 111 975USD,收益至少提高17%;当2个集装箱班轮公司的运力均为104 TEU时,采用提出的优化模型,2个集装箱班轮公司可售出的运力分别为9 920、9 947TEU,获得收益分别为14 241 771、9 737 528USD,达到纳什均衡;当3个集装箱班轮公司的运力均为104 TEU时,采用提出的优化模型,3个集装箱班轮公司可售出的运力分别为8 289、5 526、6 034TEU,获得收益分别为6 755 755、6 119 906、4 377 758USD,达到纳什均衡。可见提出的模型可描述多个集装箱班轮公司运力销售情况,且表现出显著的优化效果。     

基于混沌时序最小二乘支持向量机的汽油机瞬态空燃比预测模型研究

针对由氧传感器构成的瞬态空燃比反馈控制系统无法满足实时性要求的问题,提出了基于混沌时序最小二乘支持向量机(LS-SVM)的瞬态空燃比预测模型。对试验采集到的一维空燃比数据利用相空间重构技术构造多维空间数据,恢复空燃比时间序列的多维非线性特性,然后采用LS-SVM对重构后的数据进行训练及预测,得出预测结果。仿真结果表明:与Elman神经网络预测模型及前馈BP神经网络预测模型相比较,混沌时序LS-SVM预测模型具有更强的非线性预测能力,能够有效地提高瞬态空燃比的预测精度。     

车用汽油机瞬态空燃比的混沌时序非线性组合辨识模型

为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据.     

云计算在智能交通中的应用

随着汽车数量的迅速增长,交通拥堵日益严重。交通参与者的交通行为变得繁杂多变,交通安全问题突出,交通流预测的准确度下降。为了给用户提供时时高效的交通信息,同时为交通管理部门提供有效的交通管制措施,必须完善智能交通系统的信息采集、处理、分析、存储和发布等功能。云计算具有分布式存储、超强计算能力、信息融合共享等优点,利用云计算的这些优点,构建智能交通系统云平台,实现交通信息从采集到发布全过程的优化,最显著的是提高了交通信息的时效性和准确性。云计算已经在基于GPS的浮动车技术、短时交通流预测、最优路径诱导和交通信号控制等智能交通的各个领域得到应用,并且对综合交通的发展起到了积极的推动作用。     

浅述多工位压力机模具设计要点

针对多工位自动压力机的快速发展,对多工位自动压力机模具进行了研究,介绍了多工位自动压力机模具设计中面临的问题和解决方案;着重阐述了多工位压力机模具夹持器的使用、工件的导向与定位装置以及废料处理装置设计的关键.     

基于支持向量机模型的深基坑变形预测研究

支持向量机是近年来在统计学习理论基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势.将支持向量机用于基坑变形预测,根据基坑位移的实测时间序列资料,建立基坑位移与时间的关系模型.将实际基坑工程监测资料作为学习训练样本和测试样本,将模型计算结果与实际监测值进行对比分析、研究....     

DOT双圆潜盾隧道工程施工实务探讨

台湾桃园国际机场联外捷运系统CA450A标潜盾隧道工程,采双圆潜盾机(DOT)工法,为国内首例。本文针对CA450A标潜盾掘进施工过程包括环片生产、掘进管理、所遭遇困难及解决方式作整理说明,可为后续类似隧道施工参考。